更新Agent部署

基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/模力方舟Agent部署准备教程.md

@@ -69,21 +69,73 @@ PyTorch-Agent / 2.8.0 / Python 3.12 / maca 3.7.2.1
 
 ### 4.1 账号与算力
 
-1.  模力方舟网址：
+1.  在沐曦开发者社区领取算力券
+   *   领取链接：[https://developer.metax-tech.com/activities/6](https://developer.metax-tech.com/activities/6)
+        
+        *   登录平台
+            
+        
+        ![platform login](https://origin.picgo.net/2026/06/04/platform-login626620122b08424d.png)
+        
+        *   首次登录需要先进行注册（使用邮箱或者手机号进行注册）
+            
+        
+        ![platform registration](https://origin.picgo.net/2026/06/04/platform-registrationdb267074af39bf4c.png)
+        
+        *   登录成功后进行第二步-邮箱验证，填入自己的邮箱。
+            
+        
+        ![email verification](https://origin.picgo.net/2026/06/04/email-verificationc3f391bb747318e0.png)
+        
+        *   第三步，提交申请。
+            
+        
+        ![submit application](https://origin.picgo.net/2026/06/04/submit-application3bf7ac4724e13ae8.png)
+        
+        *   获得兑换码
+            
     
-    [https://ai.gitee.com](https://ai.gitee.com/)
+    ![get redeem code](https://origin.picgo.net/2026/06/04/get-redeem-code3f6a20e5f9cbbd38.png)领取链接：https://developer.metax-tech.com/activities/6
     
-2.  算力券申请入口：
+   
+2.  在模力方舟平台兑换算力券：
     
-    [https://developer.metax-tech.com/activities/6](https://developer.metax-tech.com/activities/6)
+    *   平台链接：[https://ai.gitee.com/](https://ai.gitee.com/)
+        
+    *   1.登录模力方舟平台
+        
     
-3.  推荐镜像：
+    ![ai.gitee login](https://origin.picgo.net/2026/06/04/ai.gitee-login7d9fe2b5e35e3a92.png)
     
-    ```plaintext
-    PyTorch-Agent / 2.8.0 / Python 3.12 / maca 3.7.2.1
-    ```
+    *   2.进入费用中心 - 算力券 ， 点击右上角“兑换”
+        
     
-4.  日常开发与调试：选用沐曦 GPU，显存 16–32 GB 即可满足需求。
+    ![redeem compute voucher](https://origin.picgo.net/2026/06/04/redeem-compute-voucher0eb15e2f3f9b7bbd.png)
+3.  租用算力：
+
+    *   模力方舟算力市场链接：https://ai.gitee.com/compute
+        
+    *   选择沐曦芯片厂商，并根据项目要求选择相应的配置。
+        
+    
+    ![rent compute](https://origin.picgo.net/2026/06/04/rent-compute1197cc6d884ce429.png)
+    
+4.  创建实例：
+
+专属镜像文件：
+
+![create instance1](https://origin.picgo.net/2026/06/04/create-instance10ab33dd1b7e14727.png)
+
+![create instance2](https://origin.picgo.net/2026/06/04/create-instance23666efb720fefa60.png)
+
+![create instance3](https://origin.picgo.net/2026/06/04/create-instance3f18b4323644d3447.png)
+
+  进入算力容器，刚创建的实例默认开机状态，点击工具-lab开始项目创作。
+
+**重要说明：**由于本次使用的是预装的专属镜像，环境中已经默认安装并配置好了 PyTorch、FlashAttention、einops 等所有依赖包。因此在启动实例后，无需再进行繁琐的依赖库版本验证即可直接进入测试环节。
+
+    
+5.  日常开发与调试：选用沐曦 GPU，显存 16–32 GB 即可满足需求。
 
     **注意：运行性能跑分（Benchmark）时，请务必使用整张单卡（64 GB）。**